Читаем Взгляд со звезд полностью

Краткую историю развития ИИ можно разделить на два периода. В ходе первого крайне идеалистично настроенные исследователи пытались улучшить логические операторы программ и эксплуатационные характеристики техники и тем самым создать настоящий разум. Иными словами, они пытались играть роль бога. После того как японский проект по созданию компьютеров пятого поколения потерпел неудачу, люди обнаружили, что достичь заявленных целей в обозримом будущем невозможно. Поэтому исследования ИИ сместились в сферу баз данных и знаний: это была стратегия создания интеллекта методом перебора комбинаций с помощью огромных объемов накопленной информации. В 1990-х подобные исследования поначалу привели к усилению экспертных систем; когда-то я участвовал в разработке подобной системы для паровых турбин. Я четко помню, как мы строили базу знаний; эксперты, которые участвовали в этом проекте, резко помрачнели, увидев, что весь их профессиональный опыт можно свести к паре строчек программного кода. Однако уверенность быстро вернулась к ним: они поняли, что на основе разработанных правил компьютеры ничего не добьются и в лучшем случае станут тренажерами для новичков. Они считали, что в случае возникновения серьезных проблем для ремонта турбины понадобятся специалисты-люди. История доказала их правоту. Подобную строгую операционную логику (вне зависимости от того, насколько сложным был процесс поиска) нельзя назвать «интеллектом»; очень сложно симулировать человеческий опыт с помощью базы данных.

Но времена меняются.

Оглядываясь назад, я понимаю, что чем больше я работал, тем сильнее начинал бояться компьютерных систем. Система DOS 1980-х, возможно, была примитивной, но она, кроме того, была безопасной, поскольку вела себя очень просто и делала то, что ты ей приказывал. Все ее действия находились в границах предсказуемости. В то время операционные системы обладали более высокой степенью прозрачности. Говорят, что отдельные, очень терпеливые люди могли прочесть весь исходный код DOS и очистить его от самых крошечных ошибок. Но операционные системы развивались с головокружительной скоростью, и простые командные строки превратились в прекрасные и замысловатые графические интерфейсы. Подобные системы постепенно становились все более похожими на «черные ящики». Они начинали действовать непредсказуемо. Казалось, что компьютеры в одночасье превратились из невинных детей в опытных заговорщиков. Теперь подобные системы стали полностью непрозрачными. Мы можем лишь подчиняться им; никто не знает, какие мысли текут в их темных ядрах. Иногда мне кажется, что жужжание жесткого диска сервера – это басовитый злой смех и что горящие сетевые индикаторы мигают, словно многочисленные злобные глаза. Отладка подобных «лабиринтов» в «железе» и «софте» является таким же раздражающим и безнадежным процессом, как и ползание по склизким кишкам монстра. Иногда тестирование программы занимает больше времени, чем ее написание, особенно если это программа, которая отслеживает действия пользователей в Сети.

Я должен признать: все это – чистая психология. Система DOS необязательно более стабильна, чем Windows 2000 или XP, не говоря уже о строгих, твердых и надежных, как скала, операционках DCS на основе Unix, которые используют на атомных электростанциях. Но по мере эволюции компьютеров люди невольно начинают думать, что утратили контроль над чем-то. Если говорить об операционных системах, то так думает не только огромное число пользователей, но и сами разработчики. Один инженер из Microsoft однажды сказал, что разрабатывать Windows – все равно что падать в темное, липкое болото; как ни барахтайся, ты все равно уходишь на дно. Пытаться контролировать всю ситуацию в целом – это просто безумие.

Возможно, это признак того, что наступает заря эры искусственного интеллекта.

Вне зависимости от того, какую среду мы выбираем – DOS, Windows, Unix или Linux, – поведение программы является прозрачным и предсказуемым. Если вы просто потратите достаточное количество человеко-часов, то чисто теоретически сможете понять схему работы любой программы. У вас получится написать мониторинговую программу, которая будет точно записывать каждое действие других программ, создавая полный отчет о процессе обработки данных. Даже случайные числа, созданные программами, можно предсказать, потому что современные функции генерации случайных значений выдают числа не вполне случайным образом. И если удастся добиться случайности, ситуация не очень сильно изменится, поскольку вычислительный процесс по-прежнему останется прозрачным. Пока я программировал экспертную систему для паровых турбин, меня просили записывать логический процесс, который использует система, а также то, как работает функция поиска в базе знаний. Эксперты по паровым турбинам считали данное занятие невыносимо скучным, и нам, программистам, приходилось просматривать огромные папки распечаток, с древовидными диаграммами на каждой странице.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Письмо на английском языке: примеры, как писать (личное, деловое, резюме, готовые письма как образец)
Письмо на английском языке: примеры, как писать (личное, деловое, резюме, готовые письма как образец)

Как писать письмо на английском языке? Пособие представляет собой собрание образцов писем на английском языке, затрагивающих самые разнообразные стороны повседневной жизни. Это дружеские и деловые письма, письма – приглашения в гости и письма-благодарности, письма-извинения и письма-просьбы.Книга знакомит с этикетом написания письма на английском языке, некоторыми правилами английской пунктуации и орфографии, а также содержит справочные материалы, необходимые при написании писем.Пособие рассчитано на широкий круг лиц, владеющих английским языком в той или иной степени и стремящихся поддерживать письменные контакты с представителями англоязычных стран. Может использоваться как учебник английского языка, репетитор английского.Книга основана на ускоренных методах изучения иностранных языков.

Денис Александрович Шевчук

Языкознание, иностранные языки / Иностранные языки / Образование и наука
Структура и смысл: Теория литературы для всех
Структура и смысл: Теория литературы для всех

Игорь Николаевич Сухих (р. 1952) – доктор филологических наук, профессор Санкт-Петербургского университета, писатель, критик. Автор более 500 научных работ по истории русской литературы XIX–XX веков, в том числе монографий «Проблемы поэтики Чехова» (1987, 2007), «Сергей Довлатов: Время, место, судьба» (1996, 2006, 2010), «Книги ХХ века. Русский канон» (2001), «Проза советского века: три судьбы. Бабель. Булгаков. Зощенко» (2012), «Русский канон. Книги ХХ века» (2012), «От… и до…: Этюды о русской словесности» (2015) и др., а также полюбившихся школьникам и учителям учебников по литературе. Книга «Структура и смысл: Теория литературы для всех» стала результатом исследовательского и преподавательского опыта И. Н. Сухих. Ее можно поставить в один ряд с учебными пособиями по введению в литературоведение, но она имеет по крайней мере три существенных отличия. Во-первых, эту книгу интересно читать, а не только учиться по ней; во-вторых, в ней успешно сочетаются теория и практика: в разделе «Иллюстрации» помещены статьи, посвященные частным вопросам литературоведения; а в-третьих, при всей академичности изложения книга адресована самому широкому кругу читателей.В формате pdf А4 сохранен издательский макет, включая именной указатель и предметно-именной указатель.

Игорь Николаевич Сухих

Языкознание, иностранные языки